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儿童青少年精神障碍种类多样，尤其注意缺陷多动障碍与自闭症谱系障碍的患病率逐年升高，对儿童青少年的成长有较大影响。神经影像学研究提供的影像生物标志对此类疾病的诊断日益重要。在精神障碍的神经影像学研究中，机器学习在图像处理方面的应用逐渐成为有力工具，基于机器学习和神经影像的计算机辅助诊断研究也成为领域热点。本研究简要介绍了基于机器学习和结构磁共振的儿童青少年精神障碍的辅助诊断方法，并总结了注意缺陷多动障碍与自闭症谱系障碍方面的诊断研究进展。结果显示，目前已有多种机器学习方法应用于儿童青少年精神障碍的辅助诊断研究中，但这些方法还无法应用于临床诊断。未来研究需从多方面提高机器学习方法的诊断能力，从而为儿童青少年精神障碍的临床诊断提供客观可靠的辅助工具。